検証の危機からの脱出：RTL品質の向上
検証の危機が迫っている。これには、バグ防止を基本とした設計への取り組み方を、全体的かつ哲学的に変化させる必要がある。この変化を実現するための最初のステップは、意図を重視した洞察を取り入れた設計プロセスによってバグ密度を下げることである。これにより、下流工程に良い影響を与え、結果的にコストを削減することができる。
1997年、Sematechは、IC製造の生産性が年率40％で向上しているのに対し、IC設計の生産性は年率20％でしか向上していないと警告し、業界に警鐘を鳴らした。この問題は、1999年に発表された「International Technology Roadmap for Semiconductors」でも繰り返し指摘されている。このように、シリコンの生産能力と設計能力のギャップに関する警告が出されていたにもかかわらず、業界は今回の危機を回避した。それはなぜか。設計生産性のギャップを防いだ主な要因は2つある。(1）設計自動化の継続的な改善、（2）生産的な設計再利用戦略を促進するシリコンIP経済の出現、である。
しかし、この10年間で、検証に関する生産性格差がより深刻になっている。シリコンの複雑さがムーアの法則で成長する一方で、検証の複雑さはそれを大きく上回る速度で成長しており、設計の生産性のギャップを埋めるために使用されたアプローチは、検証の生産性のギャップを埋めるには不十分である。IBSでは、今日の検証ギャップの影響を、プロセスノードのフィーチャサイズの縮小に伴うICプロジェクトの検証・妥当性確認コストで定量化しグラフに示している。
また、2020年のWilson Research Groupによる機能検証調査など、検証生産性のギャップがICプロジェクトに与える影響を測定する業界調査も行われている。例えば、2007年以降、1つのプロジェクトに従事する設計エンジニアの平均ピーク数は32%増加しているのに対し、検証エンジニアの平均ピーク数は143%という驚くべき増加率を示している。実際、現在、ASIC/ICプロジェクトに携わる検証エンジニアの数は、設計エンジニアの数よりも平均して多くなっている。しかし、プロジェクトの人数が増えたにもかかわらず、ASIC/ICプロジェクトの66%が1つ以上のレスピンが発生し、FPGAプロジェクトの83%が1つ以上の自明ではないバグの製品への混入が発生している。さらに、ASIC/ICおよびFPGAプロジェクトの3分の2が、当初予定していたスケジュールを達成できていない。明らかに、検証の危機が迫っている。
問題点：1990年代、多くのプロジェクトで設計チームと検証チームが別々に編成されるようになった。(1)設計ミスを洗い出すために、チームが独立して仕様を解釈することを保証するため、(2)検証環境が複雑化し、その構築に独自のエンジニアリングスキルが必要となったため、である。このプロジェクトの組織変更は、仕様の誤認に関連したバグの発見に良い影響を与えた一方で、「品質は製品に検証できる」「検証チームは機能的品質にのみ責任がある」という誤った認識をもたらした。
Edwards Deming氏は、画期的な著書「危機からの脱出」の中で、「品質は製品の中に検査することはできず、製品の中に組み込まれなければならない」と明かしている。Deming氏は、品質管理のトレーニングコースで演習を行うことで有名である。　品質に関する彼の主張を説明するために、彼は2つの木製の容器に白いビーズを詰め、バグを表す赤いビーズを一握り加えた。そして、クラスを2つのグループに分け、それぞれのグループに赤いビーズを取り除くためのしゃもじのついた瓶を渡した。彼は、より多くの赤いビーズを取り除いたグループに報酬を与え、もう一方のグループに罰則を与えるという計画を立てた。この演習では、多くのプロセス管理の教訓が得られたが、重大な結果が明らかになった。演習終了後、各グループは自分たちの経験を語り、主に赤い玉を取り除くために開発した技術に焦点を当てた。しかし、Deming氏は、「彼らは問題を見逃している」と言った。赤い玉をどれだけ効率的に取り除いたかで報奨や罰を与えても、実際には赤い玉が残っているのだから、結果は同じである。彼の深い洞察は、赤いビーズを取り除くための最適なプロセスを見つけることが解決策ではないということだった。本当の解決策は、最初から赤いビーズを木の容器に入れないことだったのである。これは今のIC設計にも通じるものがある。バグを防ぐことが設計プロセスの基本にならなければならないのである。

NIとElektro-Automatikが共同でEV用バッテリーのテストを実施
Elektro-Automatik（EA）とNI（旧National Instruments社）は、電気自動車のバッテリーサイクルおよびパワーレベルテスト用の双方向電源を共同で提供する。
EAの電源は、NIのソフトウェアを使用してツールチェーンに組み込むことで、バッテリーテストの手順を迅速に行うことができるよう設計されている。NIの電化用グローバルビジネス開発グループマネージャーであるMahmoud Wahby氏は、インタビューの中で、バッテリーの寿命を延ばしながらバッテリーの安全性を向上させるための同社の取り組みを紹介している。充放電、衝撃、振動などの試験が主な要件であるが、研究開発チームは、数ヶ月かけて充放電サイクルを行い、さらに時間をかけてバッテリーの仕様を検討する。セルやモジュールレベルのパラメータには、内部抵抗の評価、バッテリーの完全性、電力損失テストの実施などが含まれている。
スケーリング：今後20年の間に地球の気温が危機的な水準に達することが予想されるため、自動車業界では温室効果ガスの排出を抑制する方法の一つとして、駆動系をすべて電気で賄うことにシフトしている。NIは声明の中で、EV用バッテリーの検証は技術のスケールアップに不可欠であると強調している。EVの開発コストの約70％はバッテリーが占めているため、このスケールアップは非常に重要であり、データ量が増えれば、分析ツールによってバッテリーの最適化が図れるようになる。一方、OEMメーカーは、バッテリーのリサイクル用途を評価するために、専用のテストステーションを設置している。
EVの増加は、グリッド充電に対する大きな需要を生み出すと同時に、V2G（Vehicle to Grid）パワーアプリケーションによるエネルギー貯蔵を拡大すると予想される。分散型の再生可能エネルギーの出現は、この移行を加速させ、EV供給機器やグリッドエッジの充電アプリケーションにおける多くのテスト課題とともに、グリッドの複雑性を高めることにつながる。
EVの設計では、バッテリー技術、電源管理、推進力が引き続き重要な性能検討事項となります。設計パラメータには、パワーレベル、変換効率、パワートレインの動作温度、熱エネルギーの放散能力、システムパッケージングなどが含まれている。電池の製造：電池の製造工程では、まずセルを作る。電気自動車用のセルを大量に生産するには、大量生産が必要である。セルの製造、テスト、グレーディングを経て、セルを組み立てると電池ができあがる。必要な電圧や電力に応じて、数千個のセルが必要になる。
電気自動車のバッテリーテストでは、迅速な技術革新を損なうことなく、安全基準や期待される性能を満たすために、パワーエレクトロニクスが不可欠である。新興のEV産業では、バッテリーの構成に応じて技術を組み合わせることができるモジュール性が求めらる。
NIのWahby氏は、「内燃機関の限界に達したことで、ゼロエミッションシステムを提供するためのトンネルの終わりの光として、電動化への道が開かれた。電動パワートレインの設計には、ハードウェアとソフトウェアの両方の柔軟性が同様に重要である。しかし、それだけに留まらず、テスト用のハードウェアとソフトウェアの上に、サプライチェーン、設計プロセス、データ分析の柔軟性も同様に重要であり、新たな電動化技術をより早く実現するための役割を果たすことになるだろう」と述べている。

Silicon Labsが安全で包括的なIoTを目指す
Silicon Labsは、顧客が製造中の部品に変更を加えることができる機能を提供しようとしている。Silicon LabsのファウンドリがIoT向けの部品を生産している最中でも、顧客は部品番号の変更、セキュリティキーの追加（プライベートまたはパブリック）、証明書の注入、機能の有効化/無効化（たとえば、セキュアブート）などの変更を行うことができる。
以前は、このようなことをすべてアフターマーケットで行わなければならなかった。Silicon Labsの新CEOであるMatt Johnson氏は、今週開催される同社のイベント “Works With “の開始に先立ち、EE Timesの単独インタビューに応じ、「これは工場レベルのものだ」と述べた。同社によると、これは「世界初」の機能であり、Silicon Labsが顧客のIoTデバイスのセキュリティ確保に不可欠なツールをどこまで提供できるかを示しており、IoTのセキュリティ問題にその場で対応できる能力を顧客に提供している。
今週Silicon Labsは、Works Withで下記の3つの正式な発表を行った。製造上の変更を行う機能は、3つ目の構成要素の1つに過ぎない。

1．サブギガヘルツ帯で動作するシステムオンチップ(SoC)のラインを発表。この周波数帯は、mioty、Wireless M-Bus、Z-Waveなどのプロトコルや、一部の独自IoTネットワークが動作する場所である。また、Silicon Labsがサポートしている「Amazon Sidewalk」をはじめとするスマートシティアプリケーションでも使用されている周波数帯である。

2．Unifyという名前のソフトウェア開発キット（SDK）を発表。これは、複数の異なる無線プロトコルに対応した製品を、設計者がより簡単に作れるようにするというものである。また、同社はSDKのサポートに関しても異例のことを行っており、最長10年間のSDKサポートサービスを提供するとジョンソンは述べている。

3．セキュリティサービスと呼ばれるプログラムを発表し、IoT企業のゼロトラスト・セキュリティ・アーキテクチャーの導入をサポートする。これには、上述のワイヤレスSoCおよびモジュールのカスタムパーツ製造サービス（CPMS）が含まれる。

Silicon Labsは、同社のサブ1GHz帯のSoCが、長距離のRFとエネルギー効率を、認証されたArm PSAレベル3のセキュリティと組み合わせた初のワイヤレスチップであると主張している。このラインは、コイン電池1個で10年もの長期にわたって使用でき、最大1マイルという比較的長い距離で接続できることを目的としたIoT製品を対象としている。
Johnson氏は、サブGHz帯の製品に対する需要が復活していると述べ、その理由の一つとして、通信距離の長さとノイズの多い環境でも動作することを挙げている。
新しいFG23およびZG23ワイヤレスSoCソリューションの送受信スペックは、10 dBmでTX 13.2 mA、920 MHzでRX 4.2 mA。RF性能は、868 MHz、2.4 kbps GFSKで、出力が+20 dBm、RXが-125.3 dBmとなっている。Silicon Labsは、これらの数値により、IoTのエンドノードがコイン電池で10年以上動作しながら、1マイル以上のワイヤレスレンジを実現することが可能になると述べている。
FG23は、Amazon Sidewalk、産業用IoT（IIoT）、スマートシティ、ビル、ホームオートメーションの市場を対象としている。ZG23」は、Z-Waveワイヤレスロングレンジおよびメッシュ用で、同社のZ-Wave製品にセキュリティ機能「Secure Vault」を追加しています。ZG23のターゲット市場は、スマートホーム、ホテル、集合住宅（MDU）だという。これらの部品の一部は本日出荷され、その他の部品は2021年第4四半期に発売される予定だ。

Jennifer Homendy氏とテック業界
これまでJennifer Homendy氏の名前を聞いたことがない人も、今は聞いたことがあるだろう。Homendy氏は2018年に国家運輸安全委員会（NTSB）の第44代委員に任命され、8月にはRobert Sumwalt氏の後任として第15代委員長に就任した。この展開は短期的にはハイテク分野に大きな影響を与えると思われる。
Homendy氏は、最初のインタビューで、自動車の安全性を重要な課題として取り上げ、「Teslaにしても他のメーカーにしても、自分たちの技術が何をするのか、何をしないのかを正直に示すことがメーカーに求められている」と述べた。
メディアに精通し、明確なコミュニケーション能力を発揮するHomendy氏は、「私たちは今、変革の時を迎えている。しかし、イノベーションや投資についてはよく耳にするが、安全性についてはあまり耳にしない。そこで私たちの出番なのだ。安全性はドライバーでなければならない。それが私たちの役割なのである」と、すべての自動車・ハイテク企業が警告として留意すべきシンプルな言葉で懸念を表明した。
Homendy氏の就任は、ハイテク産業が製品開発のために公道を利用し、無同意の一般市民をモルモットにする結果となった、非常に親身な規制監督の時代の終わりを告げるものである。多くのハイテク企業は、この世代で最大の公共安全スキャンダルで死体の数が増える中、オーウェル的な二重表現で「人命救助」を説いた。この状況をいつまでも続けることはできないし、最近の動きが示すように、これからもそうなるだろう。

DARPAが求める相互運用可能な「Space Layer」とは
SpaceX Starlinkのインターネットサービス「スターリンク」のような通信衛星のコンステレーションや、増え続けるキューブサットは、相互運用可能なネットワークというよりは、むしろごった煮のような状態になっており、低軌道は混雑している。これまで宇宙と呼ばれていたものは、商業宇宙起業家によって「増殖宇宙」という新しいカテゴリーに変えられた。米国防総省高等研究計画局（Defense Advanced Research Projects Agency）は、弾力性のある「宇宙層」の形成を目指して、異なる衛星群をつなぐ光通信端末の開発に着手し、「小型衛星のインターネット」の構築を目指している。またSpace-Based Adaptive Communications Node（Space-BACN）は、さまざまな光衛星リンク規格に準拠した、安価で再構成可能な通信端末の開発を目指している。このようなシステムは、現在は相互に通信できない衛星間を接続することができる。今後10年間で何千もの小型衛星が低軌道（LEO）に打ち上げられることが予想される中、Space-BACNは衛星間通信の必要性を訴えている。DARPA戦略技術局のプログラムマネージャーであるGreg Kuperman氏は、「このような成長に伴う問題は、光通信リンクは現在、特定のコンステレーション内の衛星のみを接続するように設計されており、他のコンステレーションの衛星と通信するために動的に波形を変化させることができないことである」と述べている。衛星通信の標準化がなされていないために、コンステレーションの相互運用ができず、政府の衛星も通信できず、新興の商業的能力も活用できないという、断片的で「ワイルドウェスト」な宇宙フロンティアが生まれている。現在の衛星コンステレーションは、光クロスリンクで接続することができる。「しかし、これらのシステムは新しいものであり、宇宙での光通信に必要な最先端の技術であるため、互換性のない規格が数多く存在し、衛星同士の会話を妨げている」とKuperman氏は指摘する。そこでDARPAは、提案されている宇宙レイヤーのバックボーンとなる、標準規格に準拠した新しい光端末を開発するための提案を募集している。目標は、軌道上で再構成して異なる衛星通信仕様に対応できる、適応性のある端末である。お役所的ではない「その他の取引」という名称の合理的な調達プロセスとともに、政府機関は「100 Cubed」と呼ばれる一連の要件を指定している。これは、ほとんどの光学規格に対応するための100Gbps、消費電力を抑えるための100ワット以下の動作、Space-BACN端末を手頃な価格で提供するための端末1台あたり10万ドル以下、などを含んでいる。Kuperman氏は、商業宇宙企業が現在提供しているのは、「低コストで高速通信を実現するために設計された、超最適化されたシングルモードのコヒーレントシステムだ」と語る。しかし、これらの安価な端末は、再構成ができず、他の規格との互換性がないという問題がある。DARPAは、その使命に基づき、将来の商業および政府の衛星コンステレーションを相互運用可能なグローバルネットワークに組み込むための新しい光リンクを開発する研究に資金を提供することで、技術的ギャップを解消しようとしている。コンポーネントレベルでは、比較的安価で放射線量の低いLEO衛星でも機能する電子機器の開発を目指している。また、多くのLEO衛星の寿命が5年以下になってきていることから、DARPAは提案する通信端末をモジュール化したいと考えている。DARPAは、提案されている通信端末がモジュラーであることを望んでいる。最終的にDARPAが想定しているのは、商用プロバイダーとの光リンクを構築し、それを政府の衛星に接続する衛星通信ネットワークである。

ユビキタスAIは従来の記憶に頼ることになる
AIの流行が去り、新たなエンジニアリング上の課題に直面するにつれ、メモリの必要性がクローズアップされている。機械学習や推論のすべてのタスクに高度なメモリ技術が必要なわけではなく、実績のある従来型のメモリがエッジでのAIに対応し、分散型AIは5Gが真に輝くために必要なものになるかもしれない。しかし、基本的な推論作業はすでに複雑化している。全体として、メモリは推論のためにより多くのことを期待されるようになるだろう。
TECHnalysis Researchの社長兼チーフアナリストであるBob O’Donnell氏は、5Gの実現にはAIが不可欠だと考えている。この2つが組み合わさって初めて、新しいアプリケーションが実現する。皮肉なことに、5Gはエッジとは別のもの、AIはまた別のもの、というように、これまで誰もが5Gとエッジを別々のものとして扱ってきた。
エッジプロセッサーの開発が進み、LPDDRなどのメモリーがエッジでのありふれたAIタスクを処理するようになると、中央集権的なAIはすでに一定程度証明されている。部屋に設置されたカメラは、部屋にいる人の数を検出し、そのために空調を調整するという非常に単純なAI処理を行うことができるとO’Donnell氏は述べている。このようなタスクは、クラウドとの間でデータをやりとりする必要がなく、適度な計算能力とメモリを備えたビル群の中でローカルに処理することができる。
エッジデバイスがローカルでデータを処理する一方で、データセンターにファイルを送って “詳細な解析 “を行うタイミングを知るための十分なインテリジェンスを備えているという中間的な立場もあり、その結果、アルゴリズムが改善されてエッジに戻ってくることもある。
分散型AIアプリケーション専用のメモリは、比較的ローエンドなものになるだろうとO’Donnell氏は予測しており、そのようなメモリタイプは、分散型エッジデバイスなどの様々なアプリで使用される可能性があるという。
しかし、低消費電力のDDRであっても、スマートフォンや自動車、さまざまなエッジエンドポイントで使用される典型的なデバイスタイプ以上の性能を発揮する可能性がある。Samsungは、PIM（Processing-in-Memory）技術の主流化に向けた進捗状況を説明する最近のアップデートの中で、AIワークロードを実現するために、最終的にこの技術を他のタイプのメモリにも適用できると述べている。その中には、データセンターへの接続を必要としない様々なエンドポイントデバイス内のエッジにAIをもたらすために使用されるLPDDR5も含まれる可能性がある。Samsungは、音声認識、翻訳、チャットボットなどのアプリケーションで使用した場合、LPDDR5-PIMの性能を2倍以上に向上させながら、エネルギー使用量を60%以上削減することを実証している。メモリを必要とする分散型AIの中には、5Gの基地局の運用に役立っているものもあると、NvidiaのチーフプラットフォームアーキテクトであるRobert Ober氏は指摘する。エッジにある5Gインフラは、接続されている旧来のインフラよりも帯域幅が広いことがあるため、ネットワークのトランザクションを管理するには何らかの推論が必要になる。 明示的なプログラミングで行うには、あまりにも複雑すぎるのだとOber氏は述べている。
AIのエッジユースケースの多くは、物理的にも電力的にもフットプリントの小さいメモリを必要とする組み込み機器を使用する、ごくありふれたものである。しかし、エッジでの画像認識や分類といった基本的なAI機能でさえも、より大きな仕事になりつつあるというのが、Ober氏の課題だ。4Kまでの高解像度の画像に加え、より多くの情報や文脈が必要になることで、ニューラルネットワークはより複雑になる。
Nvidiaは、消費電力を抑えつつ、メモリ容量と帯域幅が重要となるデータセンターのトレーニングワークロードに注力している。たとえば、電圧制御MRAMは、電力を削減し、帯域幅を維持し、電力をコンピュートに割り当てることができる。　「AIの需要に応えるためにメモリーの性能が向上しても、AIの複雑さは一貫して指数関数的に増加しているため、期待も高まるだろう。―知識をコード化すればするほど、できることが増えていく。 ネットワークの学習は基本的に情報をコード化することであり、エッジデバイスが犬を検知するだけではもはや十分ではない」とOber氏述べている。

米国のエレクトロニクス製造業の再建はチップだけではない
米国議会とバイデン政権は、国内の半導体製造業への数十億ドルの投資に向けて急ピッチで進んでいる。しかし、このアプローチには、半導体と他の部品を組み合わせて信頼性の高い電子システムを構築するために必要な、より広範な製造インフラを無視しているという欠陥がある。
2021年1月、米国議会は530億ドルを投じて、最先端の半導体ウエハー製造を北米に戻すための「CHIPS法」を可決した。この勢いは、半導体製造への投資に対して恒久的に25％の投資税額控除を行う「FABS（Facilitating American-Built Semiconductors）法」や、ハイパフォーマンス・コンピューティングや半導体を含む10のハイテク分野への連邦政府の研究開発投資を強化する2,500億ドルの「USICA（U.S. Innovation & Competition Act）」の提案にも引き継がれている。
しかし、ウェハーファブはパズルの1ピースに過ぎない。完成したウェハーは、集積回路（IC）などのパッケージに収められ、抵抗器やコンデンサー、金属配線などと一緒にプリント基板に組み立てられる。その基板が他のシステムと相互に接続されることで、自動車、コンピューター、携帯電話、飛行機などが作られる。
コンピューターチップは、車のエンジンのようなもので、他のすべての部品がなければ、あまり機能しない。同様に、他の電子部品やそれらの間の相互接続がなければ、コンピューターチップは機能しない。現代の世界は、コンピューターチップだけでなく、電子システムで動いている。
25年前、IBM、ソニー、フォード、GM、モトローラ、ヒューレット・パッカードなど、ほとんどのOEM（相手先ブランドによる製造）企業は垂直統合型でした。25年前、IBM、Sony、Ford、GM、MotorolaやHewlett PackardなどのOEMメーカーは垂直統合型であった。しかし、1990年代後半になると、コスト削減のためのアウトソーシングとオフショアリングという2つの現象が、欧米の電子機器製造インフラを空洞化させていった。利益率と四半期ごとの業績を向上させなければならないという絶え間ないプレッシャーにより、OEMメーカーは、ウェハファブ、設計、知的財産を除き、多くの機能を低コストのサプライヤーに委託するようになった。
現在、世界のハイテク製造業で最も重要な工場は、すべて中国の海岸線から750マイル以内にある。今や世界中のほとんどのOEMは、アジアを中心としたサプライチェーンに依存している。しかし、覚えておいてほしい。問題は、中国やアジアだけではない。問題は競争力であり、多くの国で競争力が変化している。近年、アジアでは生活水準の向上に伴い、人件費が上昇している。アジアから北米や欧州に商品を送るコストは、COVID危機当初の5〜10倍になっており、今後もずっと高くなると予測されており、また、需要の増加は供給を上回っている。これらの要因が相まって、北米に強固なエレクトロニクスサプライチェーンを再構築するチャンスが訪れているのである。
世界最先端のエレクトロニクス技術の多くが東アジアに集中している現在、この分野は世界の他の地域での存続の危機に直面している。昨年見られたように、パンデミックや政治的緊張、その他の原因によるサプライチェーンの混乱は、国全体の経済を危機にさらす可能性がある。

Wiliotがさらに多くのRFエネルギーの収穫を期待
エネルギーハーベスト型のIoTスタートアップであるWiliotは、自己発電型の小型チップセットの第2バージョンを今年の10月頃に発売する予定だと発表した。
Wiliotのマーケティング担当SVPであるSteve Statler氏によると、切手サイズのシリコンの次のバージョンでは、Bluetoothの電波からエネルギーを収集するだけではなく、次のステップに進むとのこと。「バージョン2では、他の電波も利用できるようになる」と、Statler氏はEE Timesに語っている。
同社は、新しいチップがどの電波からエネルギーを収集するのかについては、まだ詳細を明らかにしていない。他のエネルギーハーベスティング企業はこれまで、868MHz、915MHz、5.8GHzなどの免許のないバンドを利用してきた。
WiliotのSVPによると、オリジナルのチップセットはすでに非常に微弱なBluetooth信号からエネルギーを収穫できるという。Statler氏は、「微弱な信号を捕捉できるのは、私たちだけだと思う」と述べている。Wiliotのハーベスターの感度は-35dBmで、通常、エネルギーハーベスティングや低電力コンピューティングの分野では、太陽電池やその他のエネルギー源のように、より強力なパワーを持つものに注目する傾向がある。
Statler氏によると、Wiliotチップの最初のバージョンは3コアのARMプロセッサで、2.4GHzのBluetoothバンドからエネルギーを収穫している。このシリコンは、位置、温度、近さなどを感知し、そのデータをクラウドに送信する、フレキシブルな紙製のバッテリーレスBluetoothステッカーの製造に使用される。次のバージョンでは、ウィリオットのユニットの航続距離を伸ばす予定だという。
現在のバージョンでは、2〜3メートルの距離でエネルギーを収集しているが、次のバージョンでは、「スマートスピーカーなど、数千ドルではなく数十ドルで購入できる低価格の無線機器」を電源として使用できるようにするとStatler氏は述べている。
VCの野望：WiliotのSVPは、7月に受けた最新の資金調達について、「我々は、これまでに取引のあった30社ほどの大規模なブランドを超えて、スペース、ツール、人材に投資している」と語る。顧客の名前はまだ挙げていないが、製薬、ファッション、食品の各業界のリーダー的存在だという。
同社は、ソフトバンク・ビジョン・ファンド2が主導したシリーズC資金調達ラウンドで、2億ドルを調達した。既存の投資家には、Amazon Web Services（AWS）、NTTドコモ・ベンチャーズ、Qualcomm Ventures LLC、Samsung Venture Investment Corp.、Verizon Venturesなどが名を連ねており、Wiliotは、これまでに2億6,900万ドルの資金を調達している。

Tesla Botか否か？
ヒューマノイド・ロボットの投票率は、人気のない米国大統領とほぼ同じ割合である。
これは、Elon Musk氏が8月に開催した自動車メーカーのイベント「AI DAY」で発表したコンセプトロボット「Tesla Bot」に対するアメリカ人の熱意を測る調査から得られた一つの結論である。市場調査会社のPiplsayが実施した調査では、「Tesla Botに期待しているか、警戒しているか」という質問に対し、40％のアメリカ人が「人型ロボットが私たちの間にいるという考え」を受け入れると回答した。3万人以上の調査対象者のうち、残りの60％は、Musk氏のロボットに「安心できない」と答えている。また、Teslaの社長が未来的な計画やビジョンを大げさに語っているのではないかと疑う人もいる。懐疑的な人のうち、半数以上が「Tesla Botは人間とAIの衝突を早める」という意見に同意している。Musk氏はTesla Botを紹介しながら、そうした懸念を認めている。Tesla Botは、「もちろん、友好的であることを意図しています」とMusk氏は言う。「機械的にも物理的にも、逃げ出すことができるように設定している」という安全策には笑いが起きたが、「ほとんどの場合、圧倒されてしまう。うまくいけばそんなことは起こらないだろうが、わからないものだ」と述べている。AIセンチメント調査の回答者のうち、Musk氏の安心感を得られたと答えた人はわずか32％。42％はまだ納得していないようだ。このアンドロイドのロボットは、5フィート7インチの威圧感のない大きさで、ディスプレイスクリーンの顔が付いている。Musk氏は、来年までに実用的な機械のプロトタイプを完成させると約束した。しかし、Piplsayの調査では、Teslaが予定通り製品を出荷すると考えている人は37％しかいなかった。「Teslaの社長は、電気自動車会社、火星に人類を送り込むための商業宇宙ベンチャー、バッテリー技術の進歩、経営難に陥っているソーラーパネル事業の救済などを行いながら、さらに別の技術プロジェクトを引き受けるのか」という疑問もある。
Musk氏のカルト的な人気は、調査結果にも反映されている。アメリカ人の約3分の1は、現代のThomas Edisonのようなこの不屈のイノベーターが、電気自動車を製造し、宇宙飛行士を国際宇宙ステーションに送り出す一方で、最新のAIプロジェクトをやり遂げる「意志と能力」を持っていると確信している。世論調査では、約半数の人がMusk氏は多くの事に手を広げすぎだと考えているという。アメリカの作曲家であるLeonard Bernstein氏は、偉大なことを成し遂げるためには、計画と十分な時間が必要だと言っている。仕事中毒のMusk氏と彼のTesla Botは、Bernstein氏のこの公理に再び試されている。